红外光度法直接测量糖液过饱和度

含有微晶的蔗糖过饱和溶液，随着溶液被加热升温，对光的透射在饱和温度时有最小值，在饱和温度以上，对光的透射迅速上升，峰点所对应的温度即为饱和温度，据此用红外光度法实现糖液过饱和度的直接测量。研究分析了细晶粒度，预结晶作用等因素对测量误差的影响，得到适宜的细晶粒度，细晶用量及分散剂的筛选等实验结果。     

花岗岩孤石研究现状及展望

城市空间不断的纵深向发展,广泛发育的花岗岩层孤石逐渐成为东南沿海城市建设中常遇地质灾害问题,并成为岩土力学与地质学等交叉学科新兴的研究热点之一。针对孤石研究的热点问题,回顾孤石形成的地质成因、分布与边界的探测、工程中遇到孤石处理等问题的研究现状,并简单评述了相关研究领域的发展趋势和不足,展望了孤石研究亟待解决的问题。     

基于混合贝叶斯SVM的电价分类与预测

电价的分类与预测是电力市场电价理论研究中的重要内容。该文提出了混合贝叶斯支持向量机方法(BE-SVM),通过贝叶斯统计方法对电价进行分类,挖掘有效的数据信息,并结合支持向量机(SVM)技术预测现货电价数据,贝叶斯前验分布和后验分布用来估计SVM中的参数。通过比较模型BE-SVM、SVM 和神经网络(ANN)的预测结果,表明该文提出的BE-SVM方法提高了电价的预测精度,是一种有效的方法。     

化肥农药智能喷洒机器人系统的研究

提出一种以蓄电池为电源、电动机为动力的农药化肥智能喷洒机器人模型,通过在机器人模型上设计开发导航控制系统,将计算机技术、传感器技术、GPS技术及数据通讯等技术集成在一起,既可以对需要作业的农田进行路径预设后自动导航,还能设定喷洒范围、根据采集的信息进行喷洒实施作业,实现对农田进行自动精确的农药化肥喷洒控制。     

微波技术在现代有机合成中的应用进展

本文综述微波技术在现代有机合成中的应用及其发展趋势。     

基于混合差分进化算法的梯级水电站调度研究

针对梯级水电站优化调度的复杂问题,结合差分进化算法和混合蛙跳算法各自优势,提出一种新的混合差分进化算法。该算法将差分进化策略嵌入到混合蛙跳算法框架中,对整个群体循环进行分组进化与混合操作,而在每个分组内部按照差分进化策略对个体不断进行更新。数值实验表明该算法具有较强的全局搜索能力,克服了基本差分进化算法易早熟收敛的缺点。将该算法应用于梯级水电站中长期优化调度实例,并与传统动态规划法进行比较分析,进一步验证了其可行性与有效性。     

梯级水电站优化调度的变阶段逐步优化算法

逐步优化算法(POA)在求解梯级水电站联合优化调度中,其优化结果受初始解的影响较大,不同的初始解对优化迭代过程的收敛性影响不同,导致优化结果可能陷入局部最优。针对这一问题,本文在深入分析POA寻优机制的基础上,探求了影响算法全局收敛能力的关键因素,揭示了POA的两阶段寻优策略和梯级水电站优化调度在求解两阶段问题时传统的"自上而下逐电站"寻优模式对算法收敛能力的影响规律,进而提出了基于逐步差分和变阶段优化改进策略的变阶段逐步优化算法,有效消弱了原始算法在求解梯级电站联合调度问题中对初始解的依赖性,在一定程度上保证算法收敛于全局最优解。实例研究表明所提算法优化得到的梯级发电量比POA算法提升0.15%左右,有效克服了原始算法的局部收敛问题,且改进算法效率更高,寻优结果更稳定。     

基于套利定价理论的发电商最优交易组合策略

电力市场中,电价在资源优化配置中起决定性的作用;由于现货市场与远期合约市场中的电价均具有实时波动性,两个市场间的电价相对稳定是市场内所有参与者实现交易的必要条件。当两个市场中的电价出现明显的价格差异时,套利机会将会产生。针对这种两市场中的价格差异现象,发电商在决策初期,必须考虑现货市场与远期合约市场间的套利机会。本文首先提出用历史数据预测交易时段内两个市场间的各种电价差异水平的概率,剖析套利机会产生的成因与演化规律;其次,提出用套利定价理论指导发电商建立面向两个市场的交易组合模型,目标为夏普比率最大,即:在尽量降低风险的同时,获取更多的期望收益。通过求解模型,发电商可以确定在两个市场中的最优交易组合策略。     

浅谈线上线下混合式教学模式在计算机基础教学中应用

在时代不断发展的背景下,现如今时代科技占据着十分重要的地位,因此,计算机教学的重要性越来越显著.在当前计算机基础教学中,引进了线上线下混合式教学模式,线上线下混合式教学模式的应用能够大程度提高教学质量以及教学效果,使得学生能够获得良好的学习效果.基于此,本篇文章将针对线上线下混合式教学模式进行综合概述,并分析线上线下混...     

两种基于可靠度的大数逻辑多元LDPC译码算法

针对基于大数逻辑的多元低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check, LDPC)码译码算法,提出2种对于IISRB改进的算法：一种为调整初始可靠度的IA-IISRB算法,在初始化时引入调整策略,对信道初始可靠度进行预裁剪,目的是为了补偿部分信道初始信息不准确的问题;另一种为改进的重新选择策略的IRS-IISRB算法,为降低译码复杂度,在重新选择方案上,简化变量节点的筛选条件,并且为进一步逃离周期点,通过提高翻转阈值,扩大了变量节点的选定范围,提高有效信息利用率。仿真实验结果表明,所提出的IA-IISRB算法相比于IISRB算法,实现了0.1 dB的性能提升,IRS-IISRB算法相比于RS-IISRB算法,在提升0.05 dB译码性能的情况下,能减少约35%的译码计算量。